Mathematical Psychology

This project investigates mathematical psychology's historical and philosophical foundations to clarify its distinguishing characteristics and relationships to adjacent fields. Through gathering primary sources, histories, and interviews with researchers, author Prof. Colin Allen - University of Pittsburgh [1, 2, 3] and his students Osman Attah, Brendan Fleig-Goldstein, Mara McGuire, and Dzintra Ullis have identified three central questions:

What makes the use of mathematics in mathematical psychology reasonably effective, in contrast to other sciences like physics-inspired mathematical biology or symbolic cognitive science?
How does the mathematical approach in mathematical psychology differ from other branches of psychology, like psychophysics and psychometrics?
What is the appropriate relationship of mathematical psychology to cognitive science, given diverging perspectives on aligning with this field?

Preliminary findings emphasize data-driven modeling, skepticism of cognitive science alignments, and early reliance on computation. They will further probe the interplay with cognitive neuroscience and contrast rational-analysis approaches. By elucidating the motivating perspectives and objectives of different eras in mathematical psychology's development, they aim to understand its past and inform constructive dialogue on its philosophical foundations and future directions. This project intends to provide a conceptual roadmap for the field through integrated history and philosophy of science.

The Project: Integrating History and Philosophy of Mathematical Psychology

This project aims to integrate historical and philosophical perspectives to elucidate the foundations of mathematical psychology. As Norwood Hanson stated, history without philosophy is blind, while philosophy without history is empty. The goal is to find a middle ground between the contextual focus of history and the conceptual focus of philosophy.

The team acknowledges that all historical accounts are imperfect, but some can provide valuable insights. The history of mathematical psychology is difficult to tell without centering on the influential Stanford group. Tracing academic lineages and key events includes part of the picture, but more context is needed to fully understand the field's development.

The project draws on diverse sources, including research interviews, retrospective articles, formal histories, and online materials. More interviews and research will further flesh out the historical and philosophical foundations. While incomplete, the current analysis aims to identify important themes, contrasts, and questions that shaped mathematical psychology's evolution. Ultimately, the goal is an integrated historical and conceptual roadmap to inform contemporary perspectives on the field's identity and future directions.

The Rise of Mathematical Psychology

The history of efforts to mathematize psychology traces back to the quantitative imperative stemming from the Galilean scientific revolution. This imprinted the notion that proper science requires mathematics, leading to "physics envy" in other disciplines like psychology.

Many early psychologists argued psychology needed to become mathematical to be scientific. However, mathematizing psychology faced complications absent in the physical sciences. Objects in psychology were not readily present as quantifiable, provoking heated debates on whether psychometric and psychophysical measurements were meaningful.

Nonetheless, the desire to develop mathematical psychology persisted. Different approaches grappled with determining the appropriate role of mathematics in relation to psychological experiments and data. For example, Herbart favored starting with mathematics to ensure accuracy, while Fechner insisted experiments must come first to ground mathematics.

Tensions remain between data-driven versus theory-driven mathematization of psychology. Contemporary perspectives range from psychometric and psychophysical stances that foreground data to measurement-theoretical and computational approaches that emphasize formal models.

Elucidating how psychologists negotiated to apply mathematical methods to an apparently resistant subject matter helps reveal the evolving role and place of mathematics in psychology. This historical interplay shaped the emergence of mathematical psychology as a field.

The Distinctive Mathematical Approach of Mathematical Psychology

What sets mathematical psychology apart from other branches of psychology in its use of mathematics?

Several key aspects stand out:

Advocating quantitative methods broadly. Mathematical psychology emerged partly to push psychology to embrace quantitative modeling and mathematics beyond basic statistics.
Drawing from diverse mathematical tools. With greater training in mathematics, mathematical psychologists utilize more advanced and varied mathematical techniques like topology and differential geometry.
Linking models and experiments. Mathematical psychologists emphasize tightly connecting experimental design and statistical analysis, with experiments created to test specific models.
Favoring theoretical models. Mathematical psychology incorporates "pure" mathematical results and prefers analytic, hand-fitted models over data-driven computer models.
Seeking general, cumulative theory. Unlike just describing data, mathematical psychology aspires to abstract, general theory supported across experiments, cumulative progress in models, and mathematical insight into psychological mechanisms.

So while not unique to mathematical psychology, these key elements help characterize how its use of mathematics diverges from adjacent fields like psychophysics and psychometrics. Mathematical psychology carved out an identity embracing quantitative methods but also theoretical depth and broad generalization.

Situating Mathematical Psychology Relative to Cognitive Science

What is the appropriate perspective on mathematical psychology's relationship to cognitive psychology and cognitive science? While connected historically and conceptually, essential distinctions exist.

Mathematical psychology draws from diverse disciplines that are also influential in cognitive science, like computer science, psychology, linguistics, and neuroscience. However, mathematical psychology appears more skeptical of alignments with cognitive science.

For example, cognitive science prominently adopted the computer as a model of the human mind, while mathematical psychology focused more narrowly on computers as modeling tools.

Additionally, mathematical psychology seems to take a more critical stance towards purely simulation-based modeling in cognitive science, instead emphasizing iterative modeling tightly linked to experimentation.

Overall, mathematical psychology exhibits significant overlap with cognitive science but strongly asserts its distinct mathematical orientation and modeling perspectives. Elucidating this complex relationship remains an ongoing project, but preliminary analysis suggests mathematical psychology intentionally diverged from cognitive science in its formative development.

This establishes mathematical psychology's separate identity while retaining connections to adjacent disciplines at the intersection of mathematics, psychology, and computation.

Looking Ahead: Open Questions and Future Research

This historical and conceptual analysis of mathematical psychology's foundations has illuminated key themes, contrasts, and questions that shaped the field's development. Further research can build on these preliminary findings.

Additional work is needed to flesh out the fuller intellectual, social, and political context driving the evolution of mathematical psychology. Examining the influences and reactions of key figures will provide a richer picture.

Ongoing investigation can probe whether the identified tensions and contrasts represent historical artifacts or still animate contemporary debates. Do mathematical psychologists today grapple with similar questions on the role of mathematics and modeling?

Further analysis should also elucidate the nature of the purported bidirectional relationship between modeling and experimentation in mathematical psychology. As well, clarifying the diversity of perspectives on goals like generality, abstraction, and cumulative theory-building would be valuable.

Finally, this research aims to spur discussion on philosophical issues such as realism, pluralism, and progress in mathematical psychology models. Is the accuracy and truth value of models an important consideration or mainly beside the point? And where is the field headed - towards greater verisimilitude or an indefinite balancing of complexity and abstraction?

By spurring reflection on this conceptual foundation, this historical and integrative analysis hopes to provide a roadmap to inform constructive dialogue on mathematical psychology's identity and future trajectory.

The SDTEST^®

The SDTEST^® is a simple and fun tool to uncover our unique motivational values that use mathematical psychology of varying complexity.

The SDTEST^® helps us better understand ourselves and others on this lifelong path of self-discovery.

Here are reports of polls which SDTEST^® makes:

1) אַקשאַנז פון קאָמפּאַניעס אין באַציונג צו פּערסאַנעל אין די לעצטע חודש (יאָ / ניין)

2) אַקשאַנז פון קאָמפּאַניעס אין באַציונג צו פּערסאַנעל אין די לעצטע חודש (פאַקט אין%)

3) פירז

4) ביגאַסט פּראָבלעמס פייסינג מיין לאַנד

5) וואָס מידות און אַבילאַטיז טאָן גוט פירער נוצן ווען איר בויען אַ געראָטן טימז?

6) Google. סיבות וואָס פּראַל מאַנשאַפֿט יפעקטיווענעסס

7) די הויפּט פּרייאָראַטיז פון אַרבעט סיקערז

8) וואָס מאכט אַ באַלעבאָס אַ גרויס פירער?

9) וואָס מאכט מענטשן געראָטן אין אַרבעט?

10) זענט איר גרייט צו באַקומען ווייניקער באַצאָלן צו אַרבעטן רימאָוטלי?

11) טוט אַגעיסם עקסיסטירן?

12) אַגעיסם אין קאַריערע

13) אַגעיסם אין לעבן

14) ז פון אָיליזם

15) סיבות וואָס מענטשן געבן אַרויף (דורך אננא וויטאַל)

16) צוטרוי (#WVS)

17) אָקספֿאָרד גליק יבערבליק

18) פּסיטשאָלאָגיקאַל וועלביינג

19) וווּ וואָלט זיין דיין ווייַטער מערסט יקסייטינג געלעגנהייט?

20) וואָס וועט איר טאָן דעם וואָך צו קוקן פֿאַר דיין גייַסטיק געזונט?

21) איך לעבן טראכטן וועגן מיין פאַרגאַנגענהייט, פאָרשטעלן אָדער צוקונפֿט

22) זכות

23) קינסטלעך סייכל און דער סוף פון ציוויליזאַציע

24) פארוואס טאָן מענטשן אָפּלייגן?

25) דזשענדער חילוק אין בנין זיך-בטחון (ifd allensbach)

26) Xing.com קולטור אַסעסמאַנט

27) Patrick Lencioni ס "די פינף דיספאַנגקשאַנז פון אַ מאַנשאַפֿט"

28) עמפּאַטי איז ...

29) וואָס איז יקערדיק פֿאַר עס ספּעשאַלאַסץ אין טשוזינג אַ אַרבעט פאָרשלאָג?

30) פארוואס מענטשן אַנטקעגנשטעלנ זיך טוישן (דורך Siobhán Mcchale)

31) ווי טאָן איר רעגולירן דיין ימאָושאַנז? (דורך Nawal Mustafa M.A.)

32) 21 סקילז וואָס באַצאָלן איר אויף אייביק (דורך ירמיהו טעאָ / 赵汉昇)

33) פאַקטיש פרייהייט איז ...

34) 12 וועגן צו בויען צוטרוי מיט אנדערע (דורך דזשאַסטין רייט)

35) קעראַקטעריסטיקס פון אַ טאַלאַנטירט אָנגעשטעלטער (דורך טאַלאַנט פאַרוואַלטונג אינסטיטוט)

36) 10 קיז צו מאָוטאַווייטינג דיין מאַנשאַפֿט

37) אַלגעבראַ פון געוויסן (דורך Vladimir Lefebvre)

38) דר

39) אַקשאַנז צו בויען אַ אַנשאַקאַבאַל זעלבסט-טראַסט (דורך Suren Samarchyan)

40)

Below you can read an abridged version of the results of our VUCA poll “Fears“. The full version of the results is available for free in the FAQ section after login or registration.

פירז

טשאַרץ קאָראַליישאַן

VUCA

קריטיש ווערט פון די קאָראַליישאַן קאָעפפיסיענט

נאָרמאַל פאַרשפּרייטונג, דורך וויליאם הערלי גאָססעט (תּלמיד) r = 0.0318

ניט נאָרמאַל פאַרשפּרייטונג, דורך ספּעאַרמאַן r = 0.0013

ווייַזן בלויז רעזולטאַטן > r = 0.0318

פאַרשפּרייטונג	ניט-נאָרמאַל	ניט-נאָרמאַל	ניט-נאָרמאַל	נאָרמאַל	נאָרמאַל	נאָרמאַל	נאָרמאַל	נאָרמאַל
אַלע פֿראגן אַלע פֿראגן מיין גרעסטע מורא איז
מיין גרעסטע מורא איז
Answer 1	-	שוואַך positive 0.0554	שוואַך positive 0.0283	שוואַך נעגאַטיוו -0.0173	שוואַך positive 0.0940	שוואַך positive 0.0355	שוואַך נעגאַטיוו -0.0157	שוואַך נעגאַטיוו -0.1559
Answer 2	-	שוואַך positive 0.0194	שוואַך נעגאַטיוו -0.0048	שוואַך נעגאַטיוו -0.0394	שוואַך positive 0.0659	שוואַך positive 0.0490	שוואַך positive 0.0117	שוואַך נעגאַטיוו -0.0981
Answer 3	-	שוואַך נעגאַטיוו -0.0011	שוואַך נעגאַטיוו -0.0085	שוואַך נעגאַטיוו -0.0450	שוואַך נעגאַטיוו -0.0440	שוואַך positive 0.0474	שוואַך positive 0.0740	שוואַך נעגאַטיוו -0.0192
Answer 4	-	שוואַך positive 0.0427	שוואַך positive 0.0272	שוואַך נעגאַטיוו -0.0230	שוואַך positive 0.0182	שוואַך positive 0.0351	שוואַך positive 0.0239	שוואַך נעגאַטיוו -0.0995
Answer 5	-	שוואַך positive 0.0268	שוואַך positive 0.1299	שוואַך positive 0.0101	שוואַך positive 0.0772	שוואַך נעגאַטיוו -0.0003	שוואַך נעגאַטיוו -0.0182	שוואַך נעגאַטיוו -0.1785
Answer 6	-	שוואַך נעגאַטיוו -0.0028	שוואַך positive 0.0050	שוואַך נעגאַטיוו -0.0621	שוואַך נעגאַטיוו -0.0081	שוואַך positive 0.0241	שוואַך positive 0.0856	שוואַך נעגאַטיוו -0.0347
Answer 7	-	שוואַך positive 0.0102	שוואַך positive 0.0340	שוואַך נעגאַטיוו -0.0661	שוואַך נעגאַטיוו -0.0304	שוואַך positive 0.0518	שוואַך positive 0.0687	שוואַך נעגאַטיוו -0.0515
Answer 8	-	שוואַך positive 0.0632	שוואַך positive 0.0732	שוואַך נעגאַטיוו -0.0275	שוואַך positive 0.0143	שוואַך positive 0.0371	שוואַך positive 0.0173	שוואַך נעגאַטיוו -0.1337
Answer 9	-	שוואַך positive 0.0732	שוואַך positive 0.1619	שוואַך positive 0.0069	שוואַך positive 0.0644	שוואַך נעגאַטיוו -0.0108	שוואַך נעגאַטיוו -0.0489	שוואַך נעגאַטיוו -0.1811
Answer 10	-	שוואַך positive 0.0756	שוואַך positive 0.0681	שוואַך נעגאַטיוו -0.0139	שוואַך positive 0.0290	שוואַך positive 0.0341	שוואַך נעגאַטיוו -0.0122	שוואַך נעגאַטיוו -0.1343
Answer 11	-	שוואַך positive 0.0631	שוואַך positive 0.0536	שוואַך נעגאַטיוו -0.0091	שוואַך positive 0.0113	שוואַך positive 0.0239	שוואַך positive 0.0247	שוואַך נעגאַטיוו -0.1260
Answer 12	-	שוואַך positive 0.0442	שוואַך positive 0.0943	שוואַך נעגאַטיוו -0.0340	שוואַך positive 0.0342	שוואַך positive 0.0335	שוואַך positive 0.0256	שוואַך נעגאַטיוו -0.1535
Answer 13	-	שוואַך positive 0.0700	שוואַך positive 0.0962	שוואַך נעגאַטיוו -0.0393	שוואַך positive 0.0295	שוואַך positive 0.0412	שוואַך positive 0.0147	שוואַך נעגאַטיוו -0.1624
Answer 14	-	שוואַך positive 0.0783	שוואַך positive 0.0900	שוואַך נעגאַטיוו -0.0019	שוואַך נעגאַטיוו -0.0089	שוואַך positive 0.0043	שוואַך positive 0.0139	שוואַך נעגאַטיוו -0.1221
Answer 15	-	שוואַך positive 0.0538	שוואַך positive 0.1282	שוואַך נעגאַטיוו -0.0345	שוואַך positive 0.0152	שוואַך נעגאַטיוו -0.0176	שוואַך positive 0.0237	שוואַך נעגאַטיוו -0.1159
Answer 16	-	שוואַך positive 0.0699	שוואַך positive 0.0263	שוואַך נעגאַטיוו -0.0371	שוואַך נעגאַטיוו -0.0377	שוואַך positive 0.0699	שוואַך positive 0.0205	שוואַך נעגאַטיוו -0.0788

אַרויספירן צו מיז עקססעל

די פאַנגקשאַנאַליטי וועט זיין בארעכטיגט אין דיין אייגענע VUCA פּאָללס

אקעי

You can not only just create your poll in the צאָל «וו.ו.ק.אַ אַנקעטע דיזיינער» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the צאָל «אַנקעטע קראָם», as already the authors of polls.

If you participated in VUCA polls, you can see your results and compare them with the overall polls results, which are constantly growing, in your personal account after purchasing צאָל «מיין סדט»

[1] https://twitter.com/wileyprof

[2] https://colinallen.dnsalias.org

[3] https://philpeople.org/profiles/colin-allen

2023.10.13

וואַלעריי קאָסענקאָ

פּראָדוקט באַזיצער SaaS SDTEST®

Valerii איז געווען קוואַלאַפייד ווי אַ געזעלשאַפטלעך פּעדאַגאָג-פּסיטשאָלאָגיסט אין 1993 און האט זינט געוויינט זיין וויסן אין פּרויעקט פאַרוואַלטונג.
Valerii באקומען אַ מאַסטער 'ס גראַד און די פּרויעקט און פּראָגראַם פאַרוואַלטער קוואַליפיקאַציע אין 2013. בעשאַס זיין מאַסטער ס פּראָגראַם, ער געווארן באַקאַנט מיט Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) און ספּיראַל דינאַמיק.
Valerii איז דער מחבר פון ויספאָרשן די אַנסערטאַנטי פון די V.U.C.A. באַגריף ניצן ספּיראַליש דינאַמיק און מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק אין פּסיכאָלאָגיע, און 38 אינטערנאַציאָנאַלע פּאָללס.

דעם פּאָסטן האט 0 באַמערקונגען

ענטפער צו

באָטל מאַכן אַ ענטפער

לאָזן דיין באַמערקונג